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发明公开
基于多序列的类别上下文序列推荐方法及系统审中-实审

公开(公告)号：CN116503141A

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202310569801.9

申请日：2023-05-19

申请人： 新疆大学

发明人： 秦继伟 , 高澳华

IPC分类号： G06Q30/0601 , G06F16/9535 , G06N3/0455 , G06N3/044 , G06N3/048 , G06N3/08

摘要： 本发明涉及一种基于多序列的类别上下文序列推荐方法及系统。该方法从用户项目交互序列中提取类别上下文信息，转换为类别上下文序列；将项目交互嵌入序列和类别上下文序列交替输入多层seq2seq神经网络，建立由项目交互序列到类别上下文序列的正向依赖关系以及类别上下文序列到项目交互序列的反向依赖关系，最终获得项目交互序列与类别上下文序列间的双向依赖关系，表示为一组隐藏表示向量序列，该序列即为用户的动态偏好；通过个人融合模块将动态偏好与静态偏好进行整合，预测用户下一个时间步的行为。本发明方法引入了一个多层感知注意力模块来平衡不同序列之间的语义不对等现象。融合了用户的动态偏好与静态偏好，能达到更优的推荐性能。